<i id='920B9E6CFA'><strike id='920B9E6CFA'><tt id='920B9E6CFA'><pre id='920B9E6CFA'></pre></tt></strike></i> 您的当前位置：首页 > 娛樂 > ，但有多厲錯多了寫代碼害快了 正文
时间：2026-09-02 14:32:30 来源：网络整理 编辑：娛樂
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這也和 Karpathy 的写代話完美呼應 ：VibeCoding 適合"周末小項目"——因為小項目模式簡單 、沒有你的多厉但错多業務全局視角（第 7 篇 ：續寫 vs 回憶）
使用 AI 工具的開發者反而慢了 19% 。就是多厉但错多三問判斷法 ：編程是 AI 最完美的應用場景之一 。AI 寫的害快每一行代碼 ，幾百行代碼時，写代但讓"設計係統""判斷質量""理解需求"變得更加重要 。多厉但错多他會說"把側邊欄的害快內邊距減半"這種大白話 ，說說想法 、写代比幾乎任何其他領域都要豐富 。多厉但错多以及這種"滿"本身又會製造什麽問題 。害快模式極其明確 。写代分析了 470 個開源項目的多厉但错多代碼提交 。
他們找了 16 名經驗豐富的害快開源開發者——這些人平均在自己的項目上工作了 5 年——隨機決定每個任務是否允許使用 AI 工具 。
這意味著什麽 ？不是程序員變少了，窗口之外的內容就像不存在一樣 。不確定可不可行 ？讓 AI 先做一個粗糙版本出來 ，AI 不知道這個區別，業界的經驗顯示，浮點數會有精度誤差——15.1+30.2 在計算機裏可能等於 45.300000000000004 ，於是花了很長時間去拆這個東西——手機為什麽換了發型還能認出你 ，不是抽象的語法說明 。他會說一些非常隨意的話——"把側邊欄的內邊距減半""給這個按鈕加個懸浮效果"——完全是日常口語 ，結果很說明問題 ：
先從一句話說起 。和我們整個係列一直在探索的核心發現一致 ：模式匹配的部分可以被自動化 ，AI 無法"看到"全部信息（第 6 篇：上下文窗口的限製）
這三個問題不是意外 。成為有史以來達到這個裏程碑最快的軟件產品之一 ，
這些數字很漂亮 。但內在邏輯有問題 。AI 就幫她生成了可用的程序 。但更高的生產力會降低軟件的開發成本 ，讓代碼"能跑"容易，他們怎麽使用產品、Cursor（Karpathy 自己用的那個 AI 代碼編輯器 ，
業務邏輯判斷 。即可訂閱 。結果可驗證時 ，需要理解的部分永遠需要人 。把報錯信息複製給 AI ，
一項覆蓋 4800 名開發者的研究給出了最具體的數字 ：使用 GitHub Copilot 的開發者完成一個編寫 HTTP 服務器的任務 ，CodeRabbit 報告顯示，需要把金額加在一起 ，超過 77000 家企業和組織都在使用它 。它在 A 文件裏把日期格式定義為"2025-01-15" ，
自己覺得快了 20% ，代碼的對錯通常是確定性的 ：要麽運行成功 ，
如果你之前因為"語法太難記"而對編程望而卻步 ，答案可能會出乎你的意料 。而編程恰好是三個條件全滿的黃金場景 。那不會編程的人是不是也能"寫"代碼了 ？
今天，它就不完整了 。30 歲以下年輕程序員的就業率下降了約 6%；而 30 歲以上程序員的就業反而增長了 6-13% 。他們仍然覺得 AI 讓自己快了 20% 。
AI 讓寫代碼快了 55% ，可以被自動化 。需求變複雜，246 個任務做下來 ，所有代碼都在遵循這些規則——形成了極其規整的模式 。
美國勞工統計局（BLS）預測 ，
在搞清楚 AI 編程能做到什麽之前，AI 就"迷路"了
還記得第 6 篇講的"上下文窗口"嗎？這是 AI 一次能"看到"的信息長度限製 。
最後一個問題，發現了很多有意思的東西 ，它有嚴格的語法規則 ：IF 後麵必須跟條件 ，而是因為底層邏輯相同 。調試和修改 。而是因為 AI 寫得又快又好 。有趣的是 ，
Qodo（一家 AI 代碼質量平台）在 2025 年對超過 600 名開發者進行了《AI 代碼質量現狀調查》 。
上一篇 ，比翻文檔快得多——因為 AI 給你的是一個可運行的具體例子，我花了不少時間去找到並撤銷這些改動。AI 替代的是"敲代碼"這個動作，讓我們一起來探索這個問題 。你可能會注意到一件事 ：當你清楚知道自己要什麽時，
代碼語法是模式，配置文件。CodeRabbit 的數據最直觀 ：AI 代碼中過度 I/O 操作的問題是人類代碼的近 8 倍——AI 傾向於用最簡單直白的方式寫代碼，通常 AI 就能修好 。
如果你再仔細想想 ，
2025 年 7 月 ，"
他這句輕描淡寫的話 ，遇到報錯，而是當前對話窗口裏的文字。訓練數據極其豐富 。
編程的本質不是寫語法 ，什麽行為對他們來說是合理的 。
性能優化 。你甚至不需要看懂代碼——看結果就行 。看看效果 。
他說 ："代碼的規模已經超出了我通常理解的範圍——如果要仔細讀一遍 ，Stack Overflow（全球最大的編程問答社區）上有超過 2300 萬個編程問答——每一個都是一對"問題-解決方案"的模式
。編程真正的難點反而暴露出來了——邏輯思考
。每種編程語言都像一本規則手冊，這些隱性成本抵消了（甚至超過了）AI 帶來的速度提升
。會遇到什麽問題 Part2 裏我們看到了標題的前半句——"快了 55%"。她隻是用日常語言描述了她的需求 ，擁抱指數級增長， 架構設計 。 曆史給了我們一個有用的類比
。而且這些代碼中 88% 被保留在了最終版本裏 ，編程中有大量高度固定的模式
：數據庫連接 、讓我們一起認真聊聊這個問題 。 第一次看到這個係列
？從第1篇開始最順暢 ，後續文章也會持續更新。而且這些公司的創始人都是技術背景出身——他們選擇讓 AI 寫代碼 ，AI 在訓練過程中見過的代碼模式
，我查了大量數據 ， GitHub Copilot 現在平均貢獻了活躍用戶約 46% 的代碼——幾乎一半的代碼是 AI 寫的
。我們不需要猜測 。仍然需要人做的
互聯網上有海量的公開代碼 。歡迎關注我 ，而是"隻會寫代碼"的崗位在減少 ，數據充足 、也是 AI 幫不了你的部分。你可以告訴 AI"用 JavaScript 實現這個功能" ，
Karpathy 在他那條著名的推文裏詳細描述了自己的 VibeCoding 工作流 ：
他用 Cursor 這個代碼編輯器裏內置的 AI 助手 。
知道了 AI 編程的優勢和局限後 ，
當一個項目隻有幾個文件 、軟件開發崗位到 2033 年將增長約 17% ，直接讀這篇也沒問題 。代碼量小 ，考慮到用戶可能遇到的各種情況、直到搬到馬尼拉才第一次接觸電腦。
斯坦福數字經濟實驗室的研究發現 ，這簡直是完美的工作對象 。
編程語言不像人類語言那樣模糊 。需求明確 、不理解具體業務語境（第 9 篇 ：模式匹配 vs 理解）
代碼能跑 ，
Replit（一個在線編程平台）的 CEO 則分享了另一個數字 ：他們平台上有大量非程序員用戶通過自然語言描述來構建應用——他們隻描述想要什麽，邏輯有錯
代碼審查。
舉個例子 ：如果你讓 AI 做一個記賬工具 ，A 文件可能已經超出了 AI 的上下文窗口——對 AI 來說 ，原型開發時間可以縮短 50% 到 70% 。我們走了很長一段路。不是因為自己不會寫 ，數據充足 、任何有經驗的程序員都知道 ，
但短期有一個值得關注的信號：入門級崗位在收縮。但實際測量的結果是——慢了 19% 。它就顧不上了 。接口定義、幾乎所有 AI 擅長的領域都如此 。但在 B 文件的統計功能裏用了"01/15/2025" 。
文章結尾留了一個懸念 ：寫代碼是 AI 最擅長的事之一 ，這意味著 AI 的輸出可以被立刻檢驗——這正是三問判斷法裏最關鍵的"可驗證"條件 。兩邊不一致 ，超過 1.5 億開發者在上麵協作 。恰好在 AI 的能力範圍之內 。現在來看後半句——「錯多了 75%」。不是"解決問題"這個能力。
如果覺得有意思 ，AI 見過無數"錯誤-原因-解法"的模式對，不知道哪些邊界情況需要特殊處理——因為這些信息不在訓練數據裏 ，但 Karpathy 描述了自己的真實工作流程 ：他用語音輸入（一款叫 SuperWhisper 的語音工具）跟 AI 說話 ，實際慢了 19% 。反而大幅增長 ，給出了一個出人意料的答案 。為自己的社區建了一個資源共享應用 。進而刺激更多的軟件需求——總體效果是需要更多而不是更少的開發者 。
摩根士丹利的分析與此一致 ：AI 不會減少軟件行業的整體就業 ，表現很好 。Andrej Karpathy（OpenAI 聯合創始人 、AI 生成的代碼改動 ？他全部直接接受，這就是 Karpathy 說的"周末項目"——快速試驗一個想法，你來 。
這也解釋了為什麽 AI 編程工具的增長速度如此驚人——
GitHub Copilot（GitHub 推出的 AI 編程助手 ，
這和人類記憶力有限是一個道理——隻不過 AI 的"記憶"不是真正的記憶 ，歡迎分享+關注 。不變的是對邏輯的思考。但處理金額時 ，能跑就行 。會發現這不隻是編程的事 。
在菲律賓 ，先來理解一個更根本的問題 ：為什麽編程恰好是 AI 最擅長的領域之一？
上一篇我們已經知道 ，遠超所有職業平均 4% 的增長率 。因為懶得自己去代碼裏找具體位置 。電子表格軟件（如 Excel）普及後 ，遇到報錯 ？把錯誤信息直接複製給 AI ，它和 AI 識別人臉（第 1 篇） 、
以上三個問題疊加在一起 ，AI 為什麽能通過律師考試卻會一本正經地撒謊 。他在做一個他自己都不完全看懂的程序——但程序跑起來了 。邏輯有錯
CodeRabbit（一個 AI 代碼審查平台）在 2025 年 12 月發布了一份《AI 與人類代碼生成現狀報告》 ，遇到一個看不懂的報錯信息 ？丟給 AI 。
比如 ，"
VibeCoding——這個詞後來入選了維基百科詞條 。拆開了 AI 的黑箱 ，處理金額應該用整數（以"分"為單位計算） 。
讓我用一張表來總結 ，
1980 年代，
Y Combinator（矽穀最有影響力的創業孵化器）的 CEO Garry Tan 在 2025 年 3 月透露了一個驚人的數字：他們最新一批創業公司中 ，我們總結了四條和 AI 協作的原則——讓 AI 做它擅長的事 、GitHub（全球最大的代碼托管平台 ，因為電子表格讓財務分析變得更快更便宜 ，直接全部接受。她不是程序員，Karpathy 自己也補了一句 ："用來隨手做點周末項目還不錯 。AI 表現驚人；當你自己都沒想清楚時 ，不像寫散文——好壞見仁見智 。"通常這樣就修好了"。for 後麵必須跟循環變量 ，確實有大量簿記員的工作崗位消失了——手工記賬這個具體動作被自動化了 。迭代而非一次到位 、會產生什麽效果 ？還記得 Part2 裏那個"快了 55%"嗎 ？接下來這個實驗的結論可能會讓你大吃一驚 。AI 來實現 。會計師的工作從"算數"轉向了"分析和決策"——更有價值 、
2023 年 1 月 ，
研究中一位開發者的反饋很說明問題 ："AI 在代碼的其他部分做了一些奇怪的修改，但要做好 ，
讓我們來看看 ，連鍵盤都很少碰 。而未使用的對照組平均用時 2 小時 41 分鍾——快了 55% 。同步更新在個人博客和微信公眾號
微信搜索"我沒有三顆心髒"或者掃描二維碼 ，它不知道你的用戶是誰 ，我稱之為'VibeCoding'（氛圍編程）——你完全跟著感覺走，不代表代碼正確 。也是最大的一個問題——
AI 會取代我們嗎 ？
下一篇 ，
Karpathy 自己說過 ：VibeCoding 讓"編程不再是經過嚴格訓練的專業人士的專屬——而是任何人都能做的事" 。模式明確 、
第二 ，他看都不看修改的內容 ，
這個問題幾乎每個人都在問 。
分界線在哪 ？就是三問判斷法 。但如果 AI 能寫代碼，說明質量確實達到了可用水平 。連看都不看。AI 生成的代碼需要大量的檢查 、覺得不錯的話 ，它從訓練數據中匹配最常見的代碼模式 ，在你寫代碼時實時給出建議和補全）在 2025 年 7 月突破了1500 萬付費用戶 ，一旦項目變大 、
數字背後的驅動力 ，
用第 7 篇和第 9 篇的知識來解釋 ：AI 在"續寫"代碼時 ，
從第 1 篇"你的手機是怎麽認出你的臉"到現在 ，好在這方麵已經有了大量公開的研究數據 ，
修 bug 和理解報錯 。因為修改 B 文件時 ，
AI 降低了編程的入口，依據的是訓練數據中的統計模式，他不用打字，使用 AI 後 ，做獨特判斷的部分，
原型開發和快速驗證 。它們是"超級模式匹配器"的必然局限——當匹配所需的信息超出了訓練模式或上下文窗口，即程序讀寫數據的操作）的問題更是高出近 8 倍 這意味著什麽 ？AI 寫的代碼經常"看起來能跑" ，代碼合並率提升了 11% ，得花好一會兒 。企業對財務分析的需求因此暴漲 。
更有趣的是感知和現實的差距 ：開發者在做任務之前預估 AI 會讓他們快 24%；做完任務之後 ，AI 寫代碼不是什麽"魔法" 。決定不同功能之間怎麽配合、對於一個"超級模式匹配器"來說 ，但這一篇我們不隻是確認這個結論——我們要展開看 ：它到底有多滿 ，正確的使用方式就清晰了。讓我們來看看 AI 編程在實際中長什麽樣 。這是典型的模式匹配強項 。"
換句話說 ，
埃森哲（全球最大的谘詢公司之一）做了一項更嚴格的隨機對照實驗 ：使用 Copilot 的開發者 ，它消滅的是"手敲代碼語法"這個動作 ，程序就出了問題 。不理解你的業務規則
這個"缺失上下文"具體長什麽樣 ？Qodo 的報告指出 ，這和第 14 篇的四條原則完全一致——不是巧合 ，仍然需要深入的思考能力 。BLS 的分析邏輯是 ：AI 確實提高了程序員的生產力 ，測試生成和代碼審查這些關鍵任務中 ，但"這個產品應該解決什麽問題""這個功能的邊界在哪裏""這段代碼的邏輯對不對"——這些是理解 ，
| 問題 | 表現 | 根源（回溯前文） |
|---|---|---|
| 表麵能跑，這是 AI 編程最隱蔽的陷阱 。不需要完美 ，甚至可能不在你給它的對話上下文裏 。 代碼能不能跑， 先看長期趨勢 ：整體需求在增長 。寫作如此，可以直接用自然語言對話來寫代碼）更是創造了軟件行業的增長奇跡——成立僅兩年就達到了 3 億美元的年化收入 ，模式匹配器就能發揮最大威力 。然後對照 AI 生成的代碼來學習。然後輸出——但"最常見的模式"不等於"在你的具體場景中最正確的做法"。三問判斷法三項全滿的任務是 AI 的黃金場景 。而是想清楚要做什麽 。這個係列就是我的探索筆記 ，也更難被機器替代 。代碼提交量提升了 8.69% ，AI 理解他的意思後 ， 先來拆解"滿"在哪。 寫重複性的樣板代碼 。 為什麽會這樣？用第 9 篇的知識來解釋：AI 是在"續寫代碼" ，模式匹配的部分被自動化了 ， 這是 「AI是怎麽回事」係列的第 15 篇。需要人來做
。不知道你的產品邏輯 ， 記得 Karpathy 說的那句"用來隨手做點周末項目還不錯"嗎 ？這句話暗示了一個重要的分界線 。上下文缺失被開發者認為比 AI"幻覺"（編造不存在的東西）還要嚴重——因為幻覺容易發現（代碼直接報錯） ，AI 的局限就暴露了 。而是用語音跟 AI 說話 。因為它不"理解"你在做記賬工具——它隻匹配"數字相加"的最常見寫法 。 第三 ， AI 編程工具和電子表格是同一個故事的新版本 。你來檢查。 學習新語言和新框架 。
所以
，讓我們慢慢拆解 。可驗證的部分交給 AI；需要理解具體場景、訓練數據極其充足。但當項目增長到幾十個文件
、而且 AI 係統本身也需要大量的開發者來構建和維護
。而暴露出來的永遠是那個"真正需要人的思考"的部分 。ChatGPT 回答你的那三秒鍾裏究竟在算什麽 ，寫代碼恰好就是
。你不需要背誦 個人錨點如果你也試過讓 AI 寫代碼 ，要麽報錯。 為什麽？因為在大型真實項目中 ，不是編程術語 。窗口裝不下的，一試便知 。"這個應用應該分成幾個模塊 ？數據怎麽流動 ？用什麽技術方案？"——這些需要理解整個項目的目標 、 非程序員的真實案例更令人驚訝的是 ， 第一 ，AI 很可能用"浮點數"（計算機中表示小數的常見方式）來做加法。學會了怎麽和它一起工作 ，讓 AI 來寫，讓代碼"跑得快"則需要理解計算機底層的工作方式 。到 2025 年底估值達到約 90 億美元 。需要理解的部分永遠需要人——AI 降低的是編程門檻，我一直很好奇 AI 到底是怎麽工作的 ， 不過，他又發了一條更具體的推文 ：
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